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Skype前几天推出了实时语音翻译的预览版，让用户可以跨越语言的障碍畅快交流。今天我们就来聊聊微软是如何做到这一点的。 Skype 的翻译系统主要分三步：首先，把你的实时语音转换成文字；然后，再把文字翻译成另一种语言的文字；最后，把文字转换成语音。其中，识别实时语音并转换成文字一直是最棘手的部分。 图像处理和语音识别是深度学习发展的两个主要方向。近几年来，由于深度学习的进步，语音识别依靠深度神经网络（deep neural networks）也取得了不少进展。神经网络在八十年代就已出现，但真正开始焕发光芒
本期谈谈 《虚拟私人助理》相关的内容。 我们先大致看下人工智能10大细分行业的典型应用： 1、深度学习／机器学习： 预测数据模型与分析数据的软件平台； 垃圾邮件检测； 金融诈骗检测； 2、自然语言处理： 语音识别； 智能客服； 智能化软件帮助系统； 智能化知识管理系统； 智能企业形象代表； 智能导游； 智能查询系统； 3、计算机视觉／图像识别： 面部识别软件； 基于内容的图片检索； 智能交通； 医疗计算机视觉和医学图像处理； 军事探测和导弹制导； 无人驾驶环境检测； 4、手势控制： 电脑手势指令系统； 游
电脑已经成了我们生活和工作中不可缺少的一个工具，特别是工作中，不知道大家会不会在电脑上进行录音转文字的操作？今天小编特意抽出一点时间给大家演示一遍吧！有兴趣的小伙伴们可以试试哈！
作者 | Rina Diane Caballar 译者 | Sambodhi 策划 | 刘燕 在程序员群体中，有这样一群特殊的群体 — 盲人程序员。盲人程序员依靠屏幕阅读器、盲文显示器等帮助编写代码。而对于那些患有手部疾病的程序员来说，他们没法用键盘，该怎么编程呢？ 从语音到代码：当今有两种领先的语言编程平台，它们提供了不同的方式来向计算机“朗诵”代码。其中一个叫做 Serenade，有点像数字助理：它允许你描述你正在编写代码的指令，而不要求你必须逐字逐句地口述每条指令；另一个叫做 Talon，它提供了对每
本视频上半部分为天猫精灵、小米智能音箱、叮咚智能音箱的简单测评；下半部分为CSDN创始人蒋涛对目前语音交互技术及趋势的一段精彩点评。 AI 滔滔是CSDN旗下一档关于科技类的评论节目，内容涵盖当下的科技热点内容，欢迎广大科技爱好者关注。 提示：文末有送书福利 作为消费级AI应用的首个载体，智能音箱今年特别的火。 但故事却要从2014年说起，当时亚马逊在其官网上低调的上线了一款智能音箱Echo，它搭载了Amazon 自家的智能语音助手Alexa，外形和普通的蓝牙音箱没有太大的区别，也没有显示屏，
AI 科技评论按：语音到文字的转换是语音研究领域的重要课题。自引入神经网络的方法以来，语音识别正确率有了长足的进展，也为苹果 Siri、亚马逊 Echo、科大讯飞语音输入法等等实际产品提供了生长的土壤。面对算法识别总还是比人类要差一些的现状，微软刚刚发布一篇博文公布了自己的最新成果，达到人类水平已经不是梦想。AI 科技评论编译如下。 2016年，微软语音和对话研究团队对外公布了一则里程碑性的消息，他们在 Switchboard 数据库的对话语音识别任务中达到了人类的一致性水平，这意味着他们的系统识别对话中文
安装使用“法官助手” 开启“语音录入”智能模式 “本院认为，公民享有生命健康权，公民、法人由于过错侵害他人财产人身的，应当承担民事责任……”12月26日，在禄丰法院交通事故类审判团队法官办公室，一名法官在技术人员的指导下使用法官语音助手，对着话筒用语音书写判决书。只见话音刚落，立即被转换为文字显示在电脑上。禄丰法院加快智慧法院建设步伐，近日为全院28名入额法官安装了32寸宽屏电脑和法官语音助手，并在两个数字法庭安装了庭审语音助手，开启了智慧法院“左看右写、语音录入”的工作模式，标志着该院在智慧法院建设上
大数据文摘作品 记者：谭婧 如果说PC时代的搜索引擎成就了谷歌，造就了这家当今世界最大的数据公司，那么随着智能产品的普及，谁先用现象级产品掌握了语音的入口，谁就将成为AI时代的赢家。 而在今天，没有哪个入口能比得上月活用户即将达到10亿的微信。 亚马逊Amazon Echo、苹果Apple HomePod、谷歌Google Home “语音转换文字对（微信）用户来讲是很刚需的场景。”微信智聆技术团队告诉大数据文摘记者。确实，相比用“手”和“眼睛”，以及其他以手机和电脑为媒介的操作，“语言”无疑是人类最自
首先需要安装 speech 库，直接pip install speech就好了。 speech.input() 这一行代码就可以实现语音识别，第一次使用需要配置一下。
MoneyPrinterPlus之前使用的是各种云厂商的语音识别服务来进行语音的视频和字幕的识别工作。
随着全球互联互通日益频繁，几乎人人都渴望着实时翻译这一“逆天”技术能早日变成现实，伴随这一代代科学家们不懈的努力，科幻正一步步照进现实。
腾讯大讲堂在9月18日走进新加坡南洋理工大学与师生分享微信背后的智能技术，以及如何更好应用智能技术开发移动应用。本次讲座作为首届在狮城新加坡鸣响战鼓“WeMage 视觉搜索挑战赛”的启动活动。在本次讲座上分别对微信背后的智能技术、语音技术在微信中的应用进行了详细的解读。 首先由来自微信模式识别中心的肖斌给大家介绍了《微信背后的智能技术》。在肖斌的讲座中，他提到，微信已经成为非常流行的社交工具，但微信的潜能不仅仅局限于此。基于智能技术，微信的图像扫一扫可以识别书籍、CD、电影海报、商品，微信摇一摇不仅可以
【新智元导读】速记员的工作可能是世界上最单调乏味而且耗时耗力的工作之一，AI 中的语音识别技术正是拯救这种乏味工作的手段。百度最新推出的语音转录软件 SwiftScribe 基于百度的 Deep Speech 2，采用端到端的学习方法使其区别于其他转录软件。 百度深度学习研究院昨天推出百度第一个 AI 驱动的转录软件 SwiftScribe 的 beta 版。百度在其研究博客中写道：我们开发 SwiftScribe 的初衷是解决一个用户痛点——非常耗时的人工逐字转录过程。现在，通过百度最先进的语音识别技术和
常会遇到有些 PDF 是扫描版的无法复制（豆丁网上的），有些网页（极客时间）也限制了复制功能。这时候要复制，通常情况下只能手动去打，很浪费时间对吧。当然也可以使用一些 OCR 识别软件，但要么付费要体积很大，不方便。
自1962年IBM推出第一台语音识别机器以来，语音识别科学已经走了很长一段路。这已经不是什么秘密了。
随着互联网时代的进步，智能产品逐渐配备了更加多元化的功能应用、更加丰富的内容资源,用户在使用语音相关的功能时，越来越多的需求需要向智能产品用户提供更便捷的操作体验，语音转换成文本，语音识别是人工智能领域极为重要的前沿技术，实现快速、高效、准确的语音识别及控制，实现智能行业内全新的便捷操作模式。
作者 ｜ 刘燕 Nuance 已是没落的语音识别巨头，微软欲花 160 亿美元买下它，这笔交易值吗？ 1微软拟斥资 160 亿美元收购 Nuance 北京时间 4 月 12 日，根据彭博社的报道，微软正在就收购全球最大语音识别公司 Nuance Communications Inc. 进行深入谈判。据悉，微软可能愿意为收购这家公司支付高达 160 亿美元（1049 亿元人民币）的收购价格。 报道称，两家公司之间的谈判“正在进行中”，尚未最终敲定。CNBC 援引知情人士消息称，交易可能最早于周日签署，最早于周
「 唯物」按：以下文章来自扎克伯格的笔记"Building Jarvis"，由雷锋网编译。 2016 年我给自己制定了一个挑战：打造一个像钢铁侠里 Jarvis 那样的家庭 AI 助手。 我的目的是了
语音识别（speech recognition）技术，也被称为自动语音识别（英语：Automatic Speech Recognition, ASR）、电脑语音识别（英语：Computer Speech Recognition）或是语音转文本识别（英语：Speech To Text, STT），其目标是以电脑自动将人类的语音内容转换为相应的文字。与说话人识别及说话人确认不同，后者尝试识别或确认发出语音的说话人而非其中所包含的词汇内容。
编者按：本文原作者 Cindi Thompson，美国德克萨斯大学奥斯汀分校（University of Texas at Austin）计算机科学博士，数据科学咨询公司硅谷数据科学（Silicon Valley Data Science，SVDS）首席科学家，在机器学习、自然语言处理等领域具有丰富的学术研究和产业界从业经验。AI 研习社编译。 作为 SVDS 研究团队的成员，我们会经常接触各种不同的语音识别技术，也差不多见证了语音识别技术近几年的发展。直到几年之前，最先进的语音技术方案大多都是以语音为
最近有个新闻说一个人毫无绘画能力靠AI作图，获得艺术比赛第一名，没想到现在AI 这么厉害了，今天分享几个AI 黑科技工具，在公众号后台回复 黑科技 获取软件地址。
Google日前正式发布旗下云端语音识别API，支持80多种语言，也能辨识正体中文。而新版API加强了长版音频档的转录精准度，也新增支持WAV、Opus和Speex文件格式，且Google也宣称，新版
李杉 编译自 Bloomberg 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 苹果在人工智能领域起步并不算晚，2011年就推出了面向消费者的智能助理Siri。可是后来，“掉队”的感觉越来越强烈。 现在，“掉队巨头”的大动作要来了。彭博社援引知情人士的说法称，苹果计划将人工智能引入芯片。 知情人士透露，苹果正在开发一款专门用于执行人工智能相关任务的处理器。这款芯片在苹果内部的名称是“苹果神经引擎”（Apple Neural Engine），它将提升该公司的设备处理人工智能任务的能力——例如面部识别和语音识别等
在人工智能产业中，应用层是一个极大的部分，是人工智能技术最终的目的地。除了机器人、无人机和无人驾驶等硬件产品之外，人工智能的软件应用在单独商业化的同时，也在为这些硬件产品提供服务，像智能家居的语音控制
【新智元导读】苹果正在开发专门处理 AI 相关任务的处理器——Apple Neural Engine。苹果已经考虑将照片应用中的面部识别、一部分语音识别以及 iPhone 的键盘预测功能卸载到该芯片中。将一些任务卸载到专门针对苛刻的 AI 处理任务设计的专用模块中，可以显著提高苹果的硬件性能，尤其是电池性能。新消息可能在 6 月份即将举行的年度开发者大会上正式发布。 在 AI 领域，苹果起步很早。2011年，苹果就推出了 AI 软件 Siri，可以让用户使用语音命令来操作智能手机。 现在，这家电子巨头正在把
随着人工智能产品在生活中的渗透率越来越高，其中技术的发展也成为了众人关心的重点所在。作为人机自然交互的基本途径之一，近期以来，语音识别的发展不可谓不快速。 当下，诸如科大讯飞、百度等多家企业声称，其研发的语音识别技术已经达到了97%的准确率。而在日前，谷歌研究员公开表示其语音识别的错误率（将一个词语从语音转录成为文字时的错误率）自2012年以来已经降低了30%以上……纵观过去的2016年，谷歌、苹果和微软等多家科技巨头都公布了自己在语音识别上的进展和突破，而在接下来的时间里，语音识别也将是2017年的发展重
明星机器人初创公司 Figure，携手 OpenAI 发布令人震撼的全新机器人演示。短短几周内，自 3 月 1 日宣布获得 OpenAI 等巨头投资后，Figure 迅速融合了 OpenAI 的前沿多模态大模型技术。这一突破让我萌生了一个大胆想法——自制一个由大模型加持的玩具，姑且叫他 Figure 3000 吧。
ASRT 是一套基于深度学习实现的语音识别系统，全称为 Auto Speech Recognition Tool，由 AI 柠檬博主开发并在 GitHub 上开源（GPL 3.0 协议）。本项目声学模型通过采用卷积神经网络（CNN）和连接性时序分类（CTC）方法，使用大量中文语音数据集进行训练，将声音转录为中文拼音，并通过语言模型，将拼音序列转换为中文文本。基于该模型，作者在 Windows 平台上实现了一个基于 ASRT 的语音识别应用软件它同样也在 GitHub 上开源了。
网易科技讯 8月30日消息，福布斯网站对加盟百度人工智能实验室的吴恩达进行了专访。文章指出，招纳吴恩达，体现了百度希望通过研发世界一流技术，将自身打造为世界前列的创新型公司的愿景。在以下访谈中，吴恩达透露了他将如何帮助百度实现这一愿景。 以下为文章主要内容： 今年5月百度在硅谷创立了人工智能实验室，并将吴恩达纳入麾下，任命为百度首席科学家。作为斯坦福大学计算机科学教授，吴恩达曾是Google Brain项目的负责人，并联合创建了在线教育初创企业Coursera。让百度成为国际化企业的发展规划中，吴恩达不失
“AI+IoT”将是未来的风口，各种应用和商机将成井喷式增长，国内外各大互联网巨头早已提前布局AI+IoT的战略，这同时也是恩智浦的核心战略之一。AI+IoT技术的应用，大到汽车和电视，小到灯泡、闹钟，都可以使用AI的控制技术。
导读：读书，伴随技术人的一生。技术人通过读书增长见闻、精进技术，提升人生境界。4月23日，恰逢世界读书日，腾讯技术工程官方号特别邀请腾讯AI实验室主任、杰出科学家张潼博士，腾讯AI实验室副主任，杰出科
自2017年开始，“AIoT”一词便开始频频刷屏，成为物联网的行业热词。“AIoT”即“AI+IoT”，指的是人工智能技术与物联网在实际应用中的落地融合。当前，已经有越来越多的人将AI与IoT结合到一起来看，AIoT作为各大传统行业智能化升级的最佳通道，已经成为物联网发展的必然趋势。本场chat我们一起学习什么是AIoT，如何入门AIoT开发，在人工智能物联网时代来临之前做好知识储备。
《经济学人》近日刊登文章，称计算机在翻译、语音识别和语音合成上都获得了很大的进步，但它们仍然不了解语言的含义。以下是原文内容： “对不起，戴夫，恐怕我不能这样做。”电影《2001：太空遨游》里，电脑“
该项目的主要功能是提供预训练和微调后的 LLaMA 语言模型的权重和起始代码。这些模型参数范围从 7B 到 70B 不等。
来源：CSDN、整理 | 王启隆 透过「历史上的今天」，从过去看未来，从现在亦可以改变未来。 今天是 2022 年 10 月 28 日，在 1838 年的今天，芬兰人弗雷德里克·伊德斯坦（Fredrik Idestam）出生，他在芬兰的“诺基亚河”沿岸创建了一家木材纸浆厂，取名诺基亚。诺基亚走过了一条漫长的发展道路，不断剥离非核心业务，并于 20 世纪 90 年代做出了以移动通信为核心业务的决定，成就了移动通信的一代传奇。科技历史上的 10 月 28 日还诞生了许多关键事件，让我们看看这些事件是如何改变了世
在2019新品发布会上，这家成立20年的AI公司，一口气发布5款硬件，并对其核心的语音操作系统进行了升级。
无论我们在闪烁的电脑屏幕前工作，也不管如何完成某种创造性的任务，还是被动地从事日常活动，都要求有效地从意识中取消或排除大量来自当下环境的东西。
▊《人工智能：语音识别理解与实践》 俞栋 邓力 俞凯 钱彦旻 著 电子书售价：79.5元 2020年11月出版 本书是全面且深入介绍语音识别及理解相关技术细节的专著。 与我们在2014年出版的《解析深度学习：语音识别实践》相比，《人工智能出版工程 人工智能：语音识别理解与实践》在它的基础上做了大量改写，并对内容有大幅补充，详细总结了新的语音识别算法及应用技术以及在口语对话系统研究中基于深度学习的自然语言处理技术。 本书首先概要介绍语音识别、口语理解和人机对话的基本概念与理论：接着全面深入地依次详述传统声学模
人工智能技术中，语音识别与图像识别最先实现商业化。不过，照目前情况看来，不管是语音识别还是图像识别，C端似乎都是其商业化进程中难以触碰的一个点。 就在昨天，谷歌的社交软件Allo被爆出将在本周上线，值
Maix-Speech是专为嵌入式环境设计的离线语音库，设计目标包括：ASR/TTS/CHAT
如今，很多大公司都会利用神经网络来完成一些模拟人类思维的任务。 最初实现的任务是语音识别，但是现在IBM的超级电脑沃森（Watson）及其他各种各样的神经网络正在不断实现各种认知过程，从诊断疾病到象棋、扑克以及围棋游戏，再到沃森计算系统，机器都战胜了人类。事实上，IBM已将一项名为CognizeR的扩展添加到了R数据库语言，从而使程序员能直接使用沃森的认知计算功能。 美国国际数据公司（IDC）的研究主任Dave Schubmehl指出：“神经网络技术已显著提升了各种各样的技术，有了神经网络，现在的语音识别要
当Google使用16000台机器建造了一个可以正确识别出YouTube视频中是否有猫的仿真“大脑”时，这就标志着人工智能（AI）技术迎来了一个转折点。这种新兴的AI算法需要应用大量的计算机数据，常被称为“深度学习”。Google仿真大脑号称比现有的图像识别系统的精准度高出了两倍。 纽约时报在2012年写到，这项研究代表着新一代的计算机科学可以被利用来降低计算机成本以及提高了大型数据中心计算机集群的可用性。并可以给不同领域带去巨大进展，例如感知、语音识别、以及语言翻译等方面。 事实上，在过去两年，微软发
正当你认为弄明白了机器学习…..bang！又一个科技新词出现了。 深度学习 虽然它看起来可能只像另一个所有新的创业公司都在用的硅谷流行词语，深度学习实际上已经取得了一些令人惊讶的进步。我们将在这讨论一些介于科幻与现实之间的东西。 我们找到了深度学习专家吴恩达，并让他来解释什么是深度学习和我们应该期望它如何在2016年改变世界。 什么是深度学习？ 深度学习是机器学习的一个子领域，本质上是指尝试去比对神经网络（同样让你大脑工作的机制）。通过比对这些神经网络，我们可以重新创造出人脑工作时一些相同的过程。 其目标
作为人工智能领域的一个重要方向，语音识别近年来在深度学习（Deep Learning）的推动下取得了重大的突破，为人机语音交互应用的开发奠定了技术基础。语音识别技术演进及实现方法、效果，既是语音识别从业者需要系统掌握的知识，也是智能化应用开发者应当了解的内容。日前，微软研究院首席研究员、《解析深度学习-语音识别实践》第一作者俞栋接受CSDN专访，深入解析了基于深度学习的语音识别的最新技术方向，和微软团队的实践心得，并对微软开源的深度学习工具CNTK的迭代思路做了介绍。 俞栋介绍了deep CNN、LFMMI
AI（Artificial Intelligence）就是人工智能，它是研究人的智能的，并且进行模拟和延伸的新兴科学技术。
文章不是简单的的Ctrl C与V，而是一个字一个标点符号慢慢写出来的。我认为这才是是对读者的负责，本教程由技术爱好者成笑笑(博客：http://www.chengxiaoxiao.com/)写作完成。如有转载，请声明出处。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 大家好，我是《语音识别：原理与应用》的作者洪青阳！ 今天介绍一下我们这本教材，这本书是第2版。 我们出这本书其实是希望帮助读者能够更好地理解语音识别技术。 我们在编写第1版的时候，也考虑到语音识别它的一些基本能力和实践内容。 这本书的设计原则就是力求深入浅出，图文并茂，能够让大家更好地掌握语音识别的基本原理。 书中涉及了一些算法的细节，还有包括它的一些实践的过程。 本书共有15章，其中包含基本的GMM基本原理，包括 GMM-HMM（高斯混合模型），
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